- 건강 관리 추천
- 디지털 트윈, 시뮬레이션을 통한
- 기본 아이디어: 사용자가 입력한 생활 습관(예: 운동량 증가, 식단 변화)이나 건강 데이터(체중, 혈압) 등의 변화가 미래에 어떻게 영향을 미칠지 예측 → 과거 데이터를 기반으로 미래의 상태를 예측하는 모델 필요
- 실제 사용 예시: 사용자가 매일 30분씩 추가 운동을 시작하면, 6개월 후의 체중, 심박수, 혈압 등에 어떤 영향을 미칠지 보여줌 → 이런걸 강도 별로 여러개 보여주면서 선택할 수 있도록
- 모델은 기본적으로 파인튜닝 → 과거의 건강 데이터를 기반으로 미래의 상태 예측하도록 (이 부분이 현실성이 조금 떨어지는 것 같기도 함. 하지만 데이터가 쌓이다보면 괜찮을수도)
- 파인튜닝을 사용할 때의 장점 → 시계열 분석에 아주 큰 효과를보임. 또한 여러 변수를 처리할 수 있어 운동량, 식단, 수면 패턴 등 여러 변수가 건강에 미치는 종합적인 영향을 고려한 예측 가능
- 디지털 트윈은 사용자의 실제 건강 데이터를 기반으로 가상 공간에 동일한 트윈을 생성하고, 사용자의 건강 상태와 행동을 가상으로 재현해서 실제 데이터를 실시간으로 반영하여 상태를 업데이트 → 이 부분에서 3D가 사용할 것으로 예측됨
- 하지만 단점은 디지털 트윈을 잘 모른다는것 → 실제로는 건축이나 공사 관련, 아니면 제조업 등에서 사용
- 주제를 추천해주는 서비스,,, → 그냥 받고싶음 기존에 서비스 존재
- 소방, 응급 관련 어플리케이션
- 우리나라는 외국에 비해 소방차나 응급차 비켜주기에 대한 부족함이 많이 보였음 → 이 문제를 어떻게 해결할 수 있을까?
- 경로에 있는 모든 차량에 알림을 보내? → 이건 임베디드인가
기획 배경 및 문제 정의
취업 준비 과정에서 필요한 정보와 준비 사항이 다양하고, 이들이 여러 곳에 분산되어 있어 비효율적. 취준생들이 관심 있는 기술 트렌드를 파악하고, 목표 기업에 맞춘 역량을 키우며, 포트폴리오 작성과 피드백을 받기 위해 각각의 서비스와 플랫폼을 이용해야 하는 상황. 이러한 문제를 해결하기 위해, 취준생이 한곳에서 이러한 모든 활동을 할 수 있는 통합 플랫폼을 제안
서비스 개요
1. 기업 분석 기반 프로젝트 주제 추천
기능 설명
- 기업 맞춤형 프로젝트 주제 추천: 특정 기업의 주요 서비스와 기술 스택을 분석하여, 해당 기업에 적합한 프로젝트 주제를 추천. 이를 통해 사용자가 목표 기업에 필요한 기술과 경험을 효과적으로 습득할 수 있도록 지원
예상 기술
- 크롤링 및 NLP(자연어 처리): 목표 기업의 반기 보고서, 기술 블로그, 채용 공고 등을 분석하여 주요 서비스와 기술 스택, 트렌드를 파악
- 프로젝트 주제 매칭 알고리즘: 분석된 데이터를 기반으로 적합한 프로젝트 주제를 사용자에게 추천
- → 여기에서 그나마 중소, 중견 기업까지 다 합치면 꽤나 큰 양의 데이터를 다룰 것으로 예상
차별점
- 기존의 프로젝트 주제 추천 서비스와 달리, 특정 기업의 기술 트렌드와 요구 사항을 반영한 맞춤형 추천을 제공하여, 사용자의 취업 성공률을 높임.